基于BP神经网络的切削力预报

• 作者: 王殿龙 陈劲枰
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP网络 切削力 预报
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 材料、机械工程
• 页码范围: 814-818
• 页数: 5页
• 分类号: TH140.7
• 字数: 3767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-8608.2005.06.008

摘要

切削力预报与控制直接影响切削加工的质量和成本.以多层前馈神经网络为基本结构,以误差反向传播算法(BP算法)为网络训练方法,借助VC++语言建立了切削力预报程序.通过引入共轭梯度法和拟牛顿法优化方法,解决了网络训练中局部最小和过早饱和问题,提高了神经网络的收敛速度和精度,实现了对切削加工过程中切削力的预报和仿真.通过对以两种难加工材料的铣削和磨削试验数据为基础的预报计算,发现传统经验公式方法预报误差偏大,最大相对误差达24.9%,而神经网络方法预报结果最大相对误差为2.01%,证明基于BP神经网络的切削力预报研究具有一定参考和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王殿龙	大连理工大学机械工程学院	73	530	14.0	19.0
2	陈劲枰	大连理工大学机械工程学院	2	49	2.0	2.0